【摘 要】
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针对当前图像显著性检测算法存在的边缘检测不清晰和内部不均匀的问题,提出一种以无向权重图为基础,结合多特征传播计算图像显著性的检测方法。首先以超像素为节点构建无向图
【机 构】
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江南大学物联网工程学院模式识别与计算智能工程实验室;
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针对当前图像显著性检测算法存在的边缘检测不清晰和内部不均匀的问题,提出一种以无向权重图为基础,结合多特征传播计算图像显著性的检测方法。首先以超像素为节点构建无向图并改进边界超像素的连接方式。在改进的图的基础上利用图像颜色、纹理特征和局部对比及中心先验等多种先验知识提取高层特征,并得到基于底层特征的显著图。其次,利用高层特征和显著物体的紧凑性分别计算基于前景、背景种子的显著图并融合。最后,将两阶段得到的显著图融合得到最终的显著图。在多个公开数据集上,将本文算法与近些年提出的10种算法进行对比实验,结果显示本文提出的算法优于所有对比算法。
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